AI On-Premise per Logistica & Trasporti
Procedure operative, KPI di magazzino e dati flotta interrogabili in linguaggio naturale. On-premise, sicuro, sempre disponibile — anche quando la connessione Internet è instabile.
Quattro applicazioni per operatori logistici, 3PL e corrieri che vogliono un AI operativo H24 senza dipendere da cloud esterni.
Chatbot su procedure e manuali operativi
Gli operatori di magazzino e i driver interrogano in italiano i manuali operativi, le SOP di stoccaggio, le procedure di sicurezza e i protocolli di spedizione. Risposte immediate, fonte citata.
RAG operativoText-to-SQL su KPI magazzino e spedizioni
Il responsabile logistica interroga il WMS in italiano: "Quali spedizioni sono in ritardo di oltre 24h questa settimana?" L'AI genera la query, restituisce i dati e suggerisce azioni correttive.
Text-to-SQLAnalisi dati flotta e manutenzione
Interroga i dati telematici della flotta: consumi, percorrenze, scadenze manutenzione, sinistri storici. L'AI identifica i veicoli a rischio e genera il piano di manutenzione preventiva.
Fleet intelligenceGestione documentazione doganale
Classifica, archivia e rende ricercabili dichiarazioni doganali, documenti di trasporto internazionale, certificati di origine e CMR. Verifica automatica della completezza documentale prima della spedizione.
Document managementLogistica e trasporti: documenti, dogana e NIS2
In logistica i documenti arrivano da ogni direzione e in ogni formato: foto di DDT firmati, PDF di vettori esteri, dichiarazioni doganali. Il valore dell'AI è trasformarli in dati confrontabili con il gestionale.
Norme e vincoli da conoscere
- NIS2 (Direttiva UE 2022/2555, D.Lgs. 138/2024): i trasporti sono tra i settori ad alta criticità; i soggetti coinvolti devono gestire anche i rischi della propria catena di fornitura ICT.
- Codice doganale dell'Unione (Reg. UE 952/2013): classificazione tariffaria e origine delle merci determinano dazi e controlli; un errore costa.
- Documenti di trasporto: DDT, lettera di vettura CMR ed e-CMR hanno formati eterogenei e spesso arrivano come scansioni.
- Dati di flotta e geolocalizzazione: riguardano gli autisti, quindi rilevano sia il GDPR sia l'art. 4 dello Statuto dei Lavoratori.
Esempio: riconciliazione dei documenti di consegna
- DDT e CMR firmati arrivano come foto o PDF dagli autisti e dai vettori.
- L'AI legge colli, pesi, riferimenti d'ordine e riserve annotate al momento della consegna.
- I dati vengono confrontati con gli ordini nel WMS o nel TMS e le differenze vengono segnalate.
- L'amministrazione gestisce solo le eccezioni, con il documento originale già allegato.
Il limite da conoscere: per la classificazione doganale l'AI propone un codice con la sua motivazione, ma la dichiarazione resta responsabilità dello spedizioniere o del rappresentante doganale.
Sì. L'AI di Gaulin si integra con i principali TMS (SAP TM, Oracle TMS, Generix, Solopack) e WMS (Manhattan, Infor WMS, HighJump, sistemi custom) tramite API REST, connettori JDBC/ODBC o export schedulati. Il sistema legge i dati operativi in tempo reale o quasi-reale senza modificare i sistemi esistenti.
Sì, per le query Text-to-SQL il sistema accede al database operativo in tempo reale: giacenze, stato spedizioni, posizioni flotta. Per la parte RAG (procedure e manuali), i documenti vengono re-indicizzati automaticamente ogni volta che vengono modificati — tipicamente in modo schedulato ogni ora o a trigger su aggiornamento file.
Sì. Tutta l'infrastruttura AI — modello linguistico, database vettoriale, query engine — è installata fisicamente nella rete aziendale. I dati dei clienti, le rotte, i contratti di trasporto e le informazioni sensibili sui carichi non escono mai verso servizi cloud di terze parti. Questo è particolarmente importante per spedizioni di merci riservate o soggette a normative di export control.
Sì. I modelli LLM installati supportano italiano, inglese, francese, tedesco, spagnolo, polacco e altre lingue europee. Ogni operatore interagisce nella propria lingua e riceve risposte nella stessa lingua. Ideale per magazzini con personale multinazionale o per hub logistici internazionali.
Il chatbot su procedure e manuali operativi è attivo in 2 settimane. L'integrazione completa con TMS/WMS per le query Text-to-SQL richiede 4–6 settimane a seconda della complessità del sistema esistente. Per un magazzino con 20–50 utenti concorrenti, sono sufficienti server standard presenti in quasi ogni data center aziendale.
Dipende da hardware disponibile, numero di utenti e complessità dell'integrazione con TMS/WMS esistenti. L'investimento tipico va da 8.000 a 25.000 euro, con break-even a 12-18 mesi rispetto ai costi ricorrenti di soluzioni SaaS equivalenti. Offriamo un'analisi ROI gratuita sul caso specifico.
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